pip install transformershuggingface-cli login 下面是如何使用 transformers 进行推理的代码片段:from transformers import AutoTokenizerimport transformersimport torchmodel = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)pipeline = transformers.pipeline("text-generation", model...
HuggingFace 社区成员重新编写了 HuggingFace Transformers 的部分代码，使其对 Llama 模型更加节省内存、更...
目前，普通用户可以在线体验「Chinese Llama-2 7B Chat」。试用地址：https://huggingface.co/spaces/LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b 比如你能够以英文提问，并让它用中文回答：或者直接中文对话，它也能以中文实现准确、流畅的回答：主打的就是一个中英文灵活切换：有人已上手，表示运行良好：图源：https://twitter.c...
huggingface-cli login 下面是如何使用transformers进行推理的代码片段: from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch model = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model,torch_dtyp...
然后我们去到Chatglm的huggingface页面: https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 选择files 把这里所有的文件都下载到刚刚创建的文件里面: 注意! 不同类型的模型有不同的模型格式,一般来说只要把huggingface里所有的文件都下载下来就行了。 如果还有问题请公号:“学习群”加群询问!
huggingface-cli login 下面是如何使用transformers进行推理的代码片段: fromtransformersimportAutoTokenizerimporttransformersimporttorch model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model)pipeline=transformers.pipeline("text-generation",model=model,torch_dtype=torch.float16,device_ma...
相信大家很想了解关于 Llama 2 的更多信息,除了官方公开的技术资料外,来自 Huggingface 的机器学习科学家 Nathan Lambert 根据论文内容也为我们整理了一份详细的资料,文章还融入了他自己的见解。 Llama 2 论文地址:https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ ...
huggingface-clilogin 下面是如何使用transformers进行推理的代码片段: fromtransformersimportAutoTokenizer importtransformers importtorch model ="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) pipeline = transformers.pipeline( ...
相信大家很想了解关于 Llama 2 的更多信息,除了官方公开的技术资料外,来自 Huggingface 的机器学习科学家 Nathan Lambert 根据论文内容也为我们整理了一份详细的资料,文章还融入了他自己的见解。 Llama 2 论文地址:https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ ...
相信大家很想了解关于 Llama 2 的更多信息,除了官方公开的技术资料外,来自 Huggingface 的机器学习科学家 Nathan Lambert 根据论文内容也为我们整理了一份详细的资料,文章还融入了他自己的见解。 Llama 2 论文地址:https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ ...